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Enregistrement W4313385433 · doi:10.4049/jimmunol.196.supp.133.32

Constitutive LcK activity drives sensitivity differences between CD8+ memory T cell subsets

2016· article· en· W4313385433 sur OpenAlexaff
Michelle Krogsgaard, Duane Moogk, Shi Zhong, William Rittase, Victoria Fang, Janna Dougherty, Arianne Pérez-García, Iman Osman, Cheng Zhu, Navin Varadarajan, Nicholas P. Restifo, Alan B. Frey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésT-cell receptorCytotoxic T cellEffectorCell biologyT cellCD8Proto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcBiologyCD28Signal transductionPhosphorylationCD3Protein tyrosine phosphataseAntigenImmunologyImmune systemIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CD8+ T cells develop increased sensitivity following antigen experience, and differences in sensitivity exist between T cell memory subsets. How differential T cell receptor (TCR) signaling between memory subsets contributes to sensitivity differences is unclear. We show that constitutive activity of lymphocyte-specific protein tyrosine kinase (Lck) is greater in effector memory T cells (TEM) compared with central memory T cells (TCM), leading to enhanced activation signaling, including Zeta-chain-associated protein kinase 70 (Zap-70) phosphorylation and intracellular calcium influx, and resulting in increased cytotoxic effector function in TEM. We provide evidence that the differences in Lck activity between CD8+ TCM and TEM are due to differential regulation by SH2 domain-containing phosphatase-1 (Shp-1) and C-terminal Src kinase (Csk). Together, this work demonstrates a role for constitutive Lck activity in controlling antigen sensitivity, and suggests that differential activities of TCR-proximal signaling components may contribute to establishing the divergent effector properties of TCM and TEM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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